Nessa análise utilizaremos dados coletados pelo #MeRepresenta. Esses dados contém informações de 890 candidatas e candidatos cadastrados em 244 cidades, 24 estados e de todos os partidos se manifestando em relação às pautas de igualdades de gênero, racial e orientação sexual.

A partir desses dados, poderemos responder os questionamentos feitos nessa análise.

Existe algum candidato que se posiciona a favor do respeito à identidade de gênero de pessoas trans e contra a adoção por famílias LGBTs?

Para facilitar nossa visualização, criei as seguintes categorias: SS, SN, NS e NN. Onde o primeiro símbolo (S ou N) representa a posição com relação ao respeito à identidade de gênero de pessoas trans, que pode ser positiva (S) ou negativa (N), e o segundo com relação a adoção por famílias LGBTs, que segue a mesma lógica.

respostas_LGBT <- respostas %>% 
    mutate(comparacao = case_when((`Respeito à identidade de gênero de pessoas trans` == "S" & `Adoção por famílias LGBTs` == "S") ~ "SS",
                                  (`Respeito à identidade de gênero de pessoas trans` == "S" & `Adoção por famílias LGBTs` == "N") ~ "SN",
                                  (`Respeito à identidade de gênero de pessoas trans` == "N" & `Adoção por famílias LGBTs` == "S") ~ "NS",
                                  (`Respeito à identidade de gênero de pessoas trans` == "N" & `Adoção por famílias LGBTs` == "N" ~ "NN")))
p <- ggplot(data = respostas_LGBT, aes(x = comparacao, fill=cor_tse))+
    geom_bar(stat="count") +
    scale_x_discrete("Categoria") +
    scale_fill_discrete(guide = guide_legend(title = "Cor"))
ggplotly(p)
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## Install it with: `devtools::install_github('hadley/ggplot2')`

Observação: Ao clicar duas vezes em cima da cor, ao lado direito, o gráfico é alterado para conter apenas as informações referentes ao determinado gênero. Além disso, é possível dar zoom em qualquer área do gráfico

Observando o gráfico, percebemos que a grande maioria (706 candidatos) se posicionam a favor dos dois temas. Porém, para responder a pergunta iremos focar nas categorias SN e NS.

Fica claro que existem candidatos que são contra um tema e a favor do outro, o que me surpreendeu, mesmo que os números não sejam tão altos. Sendo que a maioria (76 candidatos), nesses casos, se posiciona contra o respeito à identidade de gênero de pessoas trans, o que não nos espanta, mas é bastante lamentável. Já 14 candidatos se posicionam contra a adoção por famílias LGBTs e a favor do respeito à identidade de gênero de pessoas trans.

Os partidos dos candidatos que votam contra esses temas são geralmente partidos que possuem ideologias de direita?

partidos <- respostas_LGBT %>% 
    filter(comparacao == "NN" | comparacao == "NS" | comparacao == "SN")
a <- ggplot(data = partidos)+
    geom_count(stat="count", aes(x = sigla_partido, color = comparacao))+
    coord_flip() +
    scale_x_discrete("Sigla do partido") +
    scale_y_discrete("Quantidade de votos") +
    scale_color_discrete(name = "Categoria")
ggplotly(a)
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rm(partidos)
rm(a)

Ao contrário do que eu imaginei, houveram candidatos de partidos com ideologias diferentes. O partido REDE foi o que mais se destacou, sendo 1 voto SN, 1 voto NN e 7 votos NS.

Quem é contra o estado laico geralmente é contra a descriminalização do aborto?

contra_estado_laico = respostas %>% 
    filter(`Estado Laico` == "N")
e <- ggplot(data = contra_estado_laico, aes(x = `Descriminalização do aborto`, fill=genero))+
        geom_bar(stat="count")
ggplotly(e)
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Aqui, recolhemos os dados apenas dos candidatos que se posicionaram contra o estado laico. Fica claro que, quem é contra o estado laico geralmente é contra de descriminalização do aborto também. Ainda nesses casos, a proporção de mulheres que é contra a descriminalização do aborto é menor (31%) do que as são a favor (44%).

Agora vamos responder a seguinte pergunta: os candidatos que são contra o estado laico e contra a descriminalização do aborto, em geral, pertencem a partidos cristãos?

data_filtered = contra_estado_laico %>% 
    filter(`Descriminalização do aborto` == "N") 

ggplot(data = data_filtered, aes(x = sigla_partido, fill=genero))+
        geom_bar(stat="count") +
    coord_flip()

A hipótese da pergunta não foi confirmada com os resultados do gráfico, pois há candidatos de diversos partidos.